社区发现GN算法

社区发现GN算法（community discovery GN algorithm），理学-统计学-大数据统计分析-数据类型，一种通过网络中的边来识别社区结构的分裂算法。继小世界模型（small-world network）和无标度网络模型（scale-free network）之后，随着复杂网络理论的发展，学者们发现复杂网络具有一定的社区结构。直观来看，在社群内部节点之间相互连接的边密度较大，因此，通过边来识别社群是一种较为直观的社群发现算法。在该思想的启发下，M.格拉文[注]和M.纽曼[注]于2002年提出了社区发现GN算法，简称为GN算法，开创了社区发现的研究领域。